El análisis de imágenes médicas siempre se ha enfrentado al desafío de los enormes y complejos datos de imágenes de resonancia magnética. Los métodos tradicionales cortan imágenes de resonancia magnética 3D en imágenes 2D para su análisis, lo que limita la comprensión de estructuras anatómicas complejas. Sin embargo, GE Healthcare lanzó el primer modelo básico de investigación de resonancia magnética 3D de cuerpo completo de la industria en la conferencia AWS re:Invent, lo que supuso un gran avance para este problema. El modelo se basa en más de 173.000 imágenes, requiere cinco veces menos potencia informática para el entrenamiento que antes, permite el análisis en tiempo real de datos complejos de resonancia magnética en 3D y admite la búsqueda y vinculación de imágenes y texto, así como la segmentación y clasificación de enfermedades. .
Las imágenes de resonancia magnética siempre han sido un desafío en el análisis de imágenes médicas debido a su complejidad y gran cantidad de datos. Para entrenar un modelo de lenguaje grande (LLM) para el análisis de resonancia magnética, los desarrolladores deben cortar las imágenes adquiridas en imágenes 2D. Aunque dicho procesamiento es factible, limita la capacidad del modelo para analizar estructuras anatómicas complejas, especialmente en tumores cerebrales, en complejos. casos como enfermedades óseas o enfermedades cardiovasculares.
Nota sobre la fuente de la imagen: la imagen es generada por IA y el proveedor de servicios de autorización de imágenes Midjourney
Sin embargo, GE Healthcare lanzó el primer modelo básico de investigación (FM) de resonancia magnética 3D de cuerpo entero de la industria en la conferencia AWS re:Invent de este año, lo que marca que los modelos de resonancia magnética finalmente pueden utilizar imágenes 3D de todo el cuerpo. El modelo se construyó a partir de más de 173.000 imágenes de 19.000 estudios, y el equipo de desarrollo dijo que con este nuevo modelo, el entrenamiento requería cinco veces menos potencia informática que antes.
Aunque GE Healthcare aún no ha comercializado este modelo básico, todavía se encuentra en la fase de investigación, y uno de los primeros evaluadores, Mass General Brigham, está a punto de comenzar el uso experimental del modelo. Parry Bhatia, director de inteligencia artificial de GE Healthcare, dijo que espera entregar estos modelos a los equipos técnicos del sistema médico para ayudarlos a desarrollar aplicaciones clínicas y de investigación de manera más rápida y económica.
La aparición de este modelo permitirá el análisis en tiempo real de datos complejos de resonancia magnética tridimensional. El equipo de GE Medical ha acumulado diez años de tecnología avanzada. Su producto estrella AIR Recon DL es un algoritmo de reconstrucción de aprendizaje profundo que puede ayudar a los radiólogos a obtener imágenes claras más rápido y reducir el tiempo de exploración hasta en un 50 %. Además, el modelo de resonancia magnética 3D puede admitir la búsqueda y vinculación de imágenes y texto, así como la segmentación y clasificación de enfermedades, con la esperanza de brindar a los profesionales médicos información de exploración más detallada que nunca.
En términos de procesamiento de datos, el equipo de desarrollo adoptó una estrategia de "ajuste y adaptación" para permitir que el modelo maneje una variedad de conjuntos de datos diferentes. Incluso si algunos datos de imágenes están incompletos, el modelo puede omitir las partes faltantes. Además, también se utilizan métodos de aprendizaje semi-supervisados entre estudiantes y profesores para mejorar la capacidad de aprendizaje del modelo en condiciones de datos limitados.
Para resolver los desafíos informáticos y de datos encontrados en la construcción de este modelo complejo, GE Healthcare aprovechó la plataforma SageMaker de Amazon, combinada con las capacidades de capacitación distribuida de las GPU de alto rendimiento, para mejorar significativamente la velocidad de procesamiento de datos y la eficiencia del entrenamiento del modelo. Todo esto se hace garantizando el cumplimiento de estándares como HIPAA, para brindar a los pacientes servicios médicos más personalizados.
Actualmente, el modelo se centra en la resonancia magnética, pero los desarrolladores ven enormes oportunidades de expansión a otros campos médicos. En el futuro, basándose en este modelo básico, será posible ofrecer soluciones más rápidas y eficientes para campos como la radioterapia.
Destacar:
GE Healthcare lanza el primer modelo básico de investigación de resonancia magnética 3D de cuerpo completo de la industria, mejorando significativamente las capacidades de análisis de imágenes.
El nuevo modelo reduce el consumo de recursos informáticos y mejora la eficiencia de la capacitación ajustando las estrategias de procesamiento de datos.
Se espera que este modelo se amplíe a otros campos médicos en el futuro para facilitar servicios médicos más precisos.
El modelo básico de investigación de resonancia magnética 3D de GE Healthcare marca una nueva era en el análisis de imágenes médicas. Sus capacidades de análisis eficientes y sus posibles perspectivas de aplicación promoverán en gran medida el progreso de la tecnología médica y brindarán resultados más precisos y convenientes a los pacientes. En el futuro, se espera que este modelo se aplique en más campos para mejorar aún más la eficiencia del diagnóstico y tratamiento médico.